Skip to main content

Core spatial analytics, spatial statistics, and urban resilience engines for the PlanX ecosystem.

Project description

PlanX SDK (Software Development Kit)

PlanX QGIS eklenti ekosisteminin çekirdek mekansal analiz, istatistik ve yerleşilebilirlik (MCDA) hesaplama motorlarını barındıran, QGIS arayüzünden bağımsız, saf Python ve NumPy tabanlı resmi kütüphanesidir.

Bu kütüphane sayesinde, QGIS eklentilerinizdeki karmaşık algoritmaları:

  1. QGIS'i başlatmadan (örneğin Jupyter Notebooks, bağımsız komut dosyaları veya sunucularda) çalıştırabilir,
  2. pytest ile hızlı ve headless bir şekilde test edebilir,
  3. Tek bir merkezden güncelleyerek tüm eklentilerinizde tutarlı bir şekilde kullanabilirsiniz.

📂 Proje Yapısı (Directory Structure)

planx_sdk/
  ├── pyproject.toml              # Modern paket tanımı, bağımlılıklar ve metadata (PEP 517/621)
  ├── README.md                   # Bu dökümantasyon dosyası
  ├── LICENSE                     # Lisans dosyası
  ├── .gitignore                  # Python önbellek ve build klasörlerini yoksayan git kuralları
  ├── src/                        # Kaynak kodlar (Standard src-layout)
  │   └── planx/                  # Ana paket dizini
  │       ├── __init__.py         # Versiyon ve paket tanımı
  │       ├── spatial/            # Çekirdek mekansal ağ analizi ve space syntax motoru
  │       │   ├── __init__.py
  │       │   ├── paths.py        # En kısa yol algoritmaları (Dijkstra, SciPy entegrasyonu)
  │       │   └── centrality.py   # Yakınlık, Brandes Arasılık (Betweenness) ve Özdeğer (Eigenvector)
  │       ├── geostats/           # Mekansal istatistik ve otokorelasyon motorları
  │       │   ├── __init__.py
  │       │   └── stats_engines.py# Getis-Ord Gi*, Local/Global Moran's I, OLS, GWR, SDE, k-means
  │       └── suitability/        # Raster tabanlı MCDA (Multi-Criteria Decision Analysis) motoru
  │           ├── __init__.py
  │           └── mcda.py         # Normalizasyon metotları (Sigmoid, Gaussian, Min-Max) ve WLC
  └── tests/                      # Birim testler (Unit Tests)
      ├── __init__.py
      ├── test_spatial.py         # Network algoritmaları testleri
      ├── test_geostats.py        # İstatistik testleri
      └── test_suitability.py     # MCDA testleri

🛠️ Kurulum (Installation)

1. Geliştirici Modunda Kurulum (Editable Install - Geliştirme İçin)

SDK kodlarında yaptığınız değişikliklerin anında QGIS veya test ortamınızda yansıması için kütüphaneyi geliştirici (editable) modda kurmalısınız.

QGIS'in veya geliştirme yaptığınız IDE'nin (PyCharm/VS Code) aktif Python ortamında terminali açarak şu komutu çalıştırın:

pip install -e C:\Users\YE\PyCharmMiscProject\planx_sdk

(Ya da planx_sdk klasörünün içindeyken: pip install -e .)

2. Geliştirici Bağımlılıklarının Kurulumu

Birim testlerini koşmak, kod formatlamak veya lint araçlarını kullanmak için geliştirici paketlerini kurabilirsiniz:

pip install -e .[dev]

💡 QGIS Eklentilerinde Kullanım Stratejileri

QGIS eklentilerinizin bu paket ile haberleşmesi için iki temel yöntem mevcuttur:

Yöntem A: Yerel Geliştirici Ortamı (Development)

Geliştirme makinenizde, QGIS'in kullandığı Python interpreter'ına (OSGeo4W veya conda ortamı) SDK'yı yukarıdaki gibi pip install -e ile kurun. Eklenti kodunuzda doğrudan standart importları yapabilirsiniz:

from planx.spatial import brandes_betweenness
from planx.geostats import calculate_getis_ord

Yöntem B: Dağıtım / Yayınlama Süreci (Vendoring / Bundling)

QGIS Hub'da yayınlarken, eklenti zip paketinin kendi kendine yetmesi gerekir (kullanıcıdan harici pip install yapması beklenemez). Bu sorunu çözmek için, Build-PluginZip.ps1 veya release betiğinizin içine SDK'yı eklentinin kendi libs klasörüne yükleyen bir adım ekleyebilirsiniz:

# Eklentinin zip paketleme aşamasında target klasör olarak eklenti altındaki 'libs' belirlenir:
pip install C:\Users\YE\PyCharmMiscProject\planx_sdk -t C:\Users\YE\PyCharmMiscProject\qgis_plugins\<eklenti_klasoru>\libs --upgrade

Eklentinizin giriş noktasında (__init__.py veya ana modülün en üstünde) bu libs klasörünü Python arama yoluna (sys.path) eklemeniz yeterlidir:

import os
import sys

# Eklenti altındaki 'libs' klasörünü sys.path'e en yüksek öncelikle ekle
libs_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'libs')
if libs_path not in sys.path:
    sys.path.insert(0, libs_path)

# Artık SDK sorunsuzca import edilebilir
from planx.spatial import many_to_many

🧪 Testleri Koşturma (Running Tests)

SDK'nın doğruluğunu test etmek için pytest kullanabilirsiniz. Proje kök dizininde (C:\Users\YE\PyCharmMiscProject\planx_sdk) şu komutu çalıştırmanız yeterlidir:

pytest

📝 Lisans (License)

Bu proje MIT Lisansı ile lisanslanmıştır. Detaylar için LICENSE dosyasına göz atabilirsiniz.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

planx_sdk-0.1.3.tar.gz (33.7 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

planx_sdk-0.1.3-py3-none-any.whl (31.6 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file planx_sdk-0.1.3.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: planx_sdk-0.1.3.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 33.7 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.5

File hashes

Hashes for planx_sdk-0.1.3.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 98b55fed4ebdd3a9111ea0d7c88556706979f59deb33500a1d28b71a645a64a5
MD5 c1ae9cdb928beb5741134c43a915c87e
BLAKE2b-256 799add74b7b69f2293bc86b57c81f848956b0e6e08792d687ac2913a0295414c

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file planx_sdk-0.1.3-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: planx_sdk-0.1.3-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 31.6 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.5

File hashes

Hashes for planx_sdk-0.1.3-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 aa81927ae5a0e8c97caee000326fd2901ebea8606c692ed0e0e47c0a7d94363f
MD5 84c2643a45665acaffbb21d08a5667c4
BLAKE2b-256 f18864ccdc875332179ef0e2e57ddeef637160a53f49ef0dc8f22bdf4b15381e

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page